文章目录前言CVE-2020-13945默认api令牌CVE-2021-45232未授权接口2.1默认账户密码导致RCE2.2未授权访问api接口RCECVE-2022-24112地址限制绕过CVE-2022-29266JWT令牌伪造4.1漏洞源码简析与修复4.2漏洞环境搭建与复现总结前言ApacheAPISIX是一个动态、实时、高性能的API网关，提供负载均衡、动态上游、灰度发布、服务熔断、身份认证、可观测性等丰富的流量管理功能。开源项目地址：https://github.com/apache/apisix；官方文档地址：https://apisix.apache.org/zh/docs/a
文章目录前言源码获取一、认识PDFBox二、导入依赖三、基础功能demo1：读取pdf所有内容demo2：读取所有页内容（分页）demo3：添加页眉、页脚demo4：添加居中45°文字水印demo5：添加图片到右上角参考文章资料获取前言博主介绍：✌目前全网粉丝2W+，csdn博客专家、Java领域优质创作者，博客之星、阿里云平台优质作者、专注于Java后端技术领域。涵盖技术内容：Java后端、算法、分布式微服务、中间件、前端、运维、ROS等。博主所有博客文件目录索引：博客目录索引(持续更新)视频平台：b站-Coder长路源码获取项目源码：Gitee、Github本篇文档的视频系列讲解：Java
我正在尝试将S3后端与自定义端点一起使用。但是，在[email protected]中不支持它，我需要至少使用2.8.0版本。不足的原因是请求正在以下发送DEBUG[main](AmazonHttpClient.java:337)-SendingRequest:HEADhttp://mustafa.localhost:9000/Headers:因为fs.s3a.path.style.acces"在旧版本中未识别。我希望域保持不变，将存储键名附加在路径中（http://localhost:9000/mustafa/...)我不能盲目增加aws-java-sdk最新版本，它导致：Causedby:
1.背景介绍数据生命周期管理是数据科学家和数据工程师在处理大规模数据时面临的重要挑战。ApacheSpark是一个开源的大数据处理框架，它可以处理批量数据和流式数据，并提供了一个易用的API来进行数据处理和分析。在本文中，我们将探讨如何学习Spark的数据生命周期管理技术，以便更有效地处理和分析大规模数据。1.背景介绍数据生命周期管理是指从数据的收集、存储、处理、分析到数据的使用和删除等各个阶段的管理。在大数据时代，数据的生产和消费量不断增加，数据来源也越来越多样化。因此，数据生命周期管理变得越来越重要。ApacheSpark是一个开源的大数据处理框架，它可以处理批量数据和流式数据，并提供了一
前言：大数据领域对多种任务都有调度需求，以离线数仓的任务应用最多，许多团队在调研开源产品后，选择ApacheDolphinScheduler（以下简称DS）作为调度场景的技术选型。得益于DS优秀的特性，在对数仓任务做运维和管理的时候，往往比较随意，或将所有任务节点写到一个工作流里，或将每个逻辑节点单独定义一个工作流，缺少与数仓建模对应的任务管理规范；这造成了数据管理困难和异常容错繁琐等痛点，本文基于数仓建模标准的方法论，构建一套用于DS管理数仓任务的规范，避免以上痛点。海豚调度数仓任务现状分析本文缘起社区负责人的痛点定位；在使用DS做数仓任务管理时，数据建模分层落地到调度上缺少规范，社区用户用
1.背景介绍1.背景介绍ApacheSpark和HadoopMapReduce是大数据处理领域的两大重量级框架。Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，可以用于数据清洗、分析和机器学习。HadoopMapReduce则是一个基于Hadoop分布式文件系统(HDFS)的大数据处理框架，可以用于数据存储和处理。本文将从以下几个方面进行Spark与Hadoop的比较与优势分析：核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤数学模型公式详细讲解具体最佳实践：代码实例和详细解释说明实际应用场景工具和资源推荐总结：未来发展趋势与挑战2.核心概念与联系2.1Spark的核心概念ApacheSpark是一个开源
第3章：累加器累加器：分布式共享只写变量。（executor和executor之间不能读数据）累加器用来把executor端变量信息聚合到driver端。在driver中定义的一个变量，在executor端的每个task都会得到这个变量的一份新的副本，每个task更新这些副本的值后，传回driver端进行合并计算。1、累加器使用1）累加器定义（sparkcontext.accumulator(initialvalue)方法）valsum:LongAccumulator=sc.longAccumulator("sum")2）累加器添加数据（累加器.add方法）sum.add(count)3）累加
Hadoop与Spark：大数据处理框架的比较与选择在大数据的时代背景下，数据处理和分析的需求日益增长。为了满足这些需求，开发者们创造了许多大数据处理框架，其中最为人们熟知的可能就是Hadoop和Spark了。这两者各有其优势，选择哪一个取决于你的具体需求。下面我们将对Hadoop和Spark进行比较，并给出一些选择建议。一、HadoopHadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。它允许用户在不需要了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。Hadoop的核心设计是HDFS（HadoopDistributedFileSystem）和MapReduce。HDFS为海量的数据提
背景看到ApacheDolphinScheduler社区群有很多用户反馈和讨论这块问题，针对不兼容的问题，不仅需要自己重新编译各一个新包，而且因为默认是使用zk-3.8的配置，所以会出现不兼容问题。使用zk-3.4配置即可适配3.4.x解决办法（一）切换到项目源码的根路径中执行mvncleanpackage-T1C-Prelease'-Dmaven.test.skip=true''-Dcheckstyle.skip=true''-Dmaven.javadoc.skip=true''-Dzk-3.4'上述命令解释mvncleanpackage 依次执行了clean、resources、compi
前提条件1、安装好Hive，参考：Hive安装部署-CSDN博客2、下载好Spark安装包，链接：https://pan.baidu.com/s/1plIBKPUAv79WJxBSbdPODw?pwd=66663、将Spark安装包通过xftp上传到/opt/software安装部署Spark1、解压spark-3.3.1-bin-without-hadoop.tgz进入安装包所在目录cd/opt/software解压缩tar-zxvfspark-3.3.1-bin-without-hadoop.tgz-C/opt/moudle进入解压后的目录，修改文件名cd/opt/moudlemvspar
